Cała Lekcja 1 Kursu Ekonometria eTrapez autorstwa Joanny Grochowskiej.
Dowiesz się czym jest ekonometria, model ekonometryczny i jakie są jego podstawowe składowe. Nauczysz się rozpoznawać typy zmiennych w modelu oraz poznasz klasyfikację modeli ekonometrycznych.
W tym Wykładzie zajęłam się tematem współczynnika korelacji liniowej Pearsona.
Od podstaw omawiam czym jest ten współczynnik, jego wzór oraz po co nam w ogóle korelacja między zmiennymi w modelu ekonometrycznym. Czy wynik jest istotny statystycznie? Jaka jest siła związku? Jaki jest kierunek związku? Na te pytania postaram się odpowiedzieć przedstawiając kilka przykładów.
Na koniec pokazuję, w jaki sposób testuje się istotność współczynnika korelacji testem t-Studenta.
W tym kolejnym Wykładzie z Ekonometrii skupiam się na danych statystycznych, tych prawdziwych, które możesz wykorzystać w modelowaniu ekonometrycznym.
Pokazuję kilka źródeł, skąd możesz pobrać dane rzeczywiste.
Zobaczysz również sposoby prezentacji tych danych (szeregi czasowe, dane przekrojowe, dane panelowe).
Pod koniec poprzedniego Wykładu 2 wspomniałam jeden z powodów, dla których składnik losowy jest ważny w modelu ekonometrycznym. Dzięki jego obecności postać modelu nabiera charakteru stochastycznego, a nie deterministycznego.
Domyślam się, że to ostatnie zdanie nie jest do końca jasne. W tym Wykładzie wyjaśnię, o co chodzi.
Dodatkowo wyjaśnię, jak dużo informacji „obejmuje” składnik losowy.
W jednym z wcześniejszych artykułów starałam się przedstawić czym jest, oraz czym zajmuje się ekonometria.
Jak każda z dziedzin ekonomicznych, czy też matematycznych ma swoje podstawowe narzędzia wykorzystywane do badań zależności ilościowych. Tym praktycznym narzędziem jest właśnie model ekonometryczny.
W tym artykule spróbuję to pojęcie rozłożyć na czynniki pierwsze.
No to jedziemy.
Wirtualny nauczyciel AI działający w przeglądarce internetowej.
